2.4 Metode Peramalan
Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang
diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan
data yang relevan pada masa lalu. Oleh karenametode peramalan didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, maka metode peramalan ini dipergunakan dalam
peramalan yan objektif. Perlu diketahui bahwa, keberhasilan peramalan didasarkan atas :
1. Pengetahuan teknik tentang informasi yang lalu yang dibutuhkan.
2. Teknik dan metode peramalan.
2.5 Metodologi Penelitian
2.5.1 Metode Smoothing
Metode Smoothing merupakan teknik meramal dengan cara mengambil rata – rata dari beberapa periode yang lalu untuk menaksir nilai pada masa atau periode yang
akan datang. Dalan metode smoothing ini data historis digunakan untuk memperoleh angka ynag dilicinkan atau diratakan.
Metode smoothing ini dibagi menjadi dua, yaitu : 1.
Moving Averages MOVA rata – rata bergerak 2.
Eksponensial Smoothing.
Universitas Sumatera Utara
2.5.2 Moving Average
Metode ini dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata – ratanya kemudian menggunakan rata – rata tersebut sebagai ramalan
untuk periode yang akan datang. Metode ini disebut rata – rata bergerak karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka rata – rata baru dihitung dan digunakan
sebagai ramalan Forecast. Metode Moving Averages ini dibagi menjadi dua, yaitu :
1. Rata – rata Bergerak Tunggal Single Moving Averages
Metode ini mempunyai karakteristik khusus, yaitu : a.
Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 4 bulan
moving average, maka ramalan bulan ke 5 baru bisa dibuat setelah bulan ke 4 selesai. Jika 6 bulan moving average, ramalan bulan ke 7 baru bisa dibuat
setelah bulan ke 6 selesai. b.
Semakin panjang jangka waktu moving average, efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin
luas. 2.
Rata – rata Bergerak Ganda Double Moving Average Dasar dari metode ini adalah menghitung rata – rata bergerak yang kedua. Rata–
rata bergerak ganda ini merupakan rata – rata bergerak dari rata – rata bergerak, dan menurut simbol ditulis sebagai MAM x N dimana artinya adalah MA M
periode dari MA N periode.
Universitas Sumatera Utara
Adapun prosedur peramalan rata – rata bergerak linier meliputi tiga aspek : 1.
Penggunaan rata – rata bergerak tunggal pada waktu t ditulis S
t
2. Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata – rata bergerak tunggal
dan ganda pada waktu t ditulis S
t
- S
t
, dan 3.
Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t ke periode t +1 atau ke periode t + m jika kita meramalkan M periode ke muka.
Secara umum pembahasan tersebut dapat dilakukan sebagai berikut : Prosedur rata – rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :
a. Menentukan smoothing pertama S
t
, persamaan ini mempunyai asumsi bahwa saat ini kita berada pada periode waktu t dan mempunyai nilai masa
lalu sebanyak N, sebagai berikut :
N X
X X
X S
N t
t t
t t
1 2
1
...
+ −
− −
+ +
+ +
=
S
t
= smoothing pertama periode t X
t
= nilai real periode t N = jumlah periode
b. Menentukan smoothing kedua S
t
, persamaan ini menganggap bahwa semua rata – rata bergerak tunggal S
t
telah dihitung. Persamaan ini kita menghitung rata – rata bergerak N periode dari nilai – nilai S
t
tersebut.
N S
S S
S S
N t
t t
t t
1 2
1
...
+ −
− −
+ +
+ +
=
S
t
= smoothing kedua periode t
Universitas Sumatera Utara
c. Menentukan besarnya konstanta a
t
, persamaan ini mengacu terhadap penyesuaian MA tunggal, S
t,
dengan persamaan sebagai berikut :
t t
t t
t t
S S
S S
S a
2 −
= −
+ =
a
t
= besarnya konstanta periode t
d. Menentukan besarnya slope b
t
, persamaan ini menentukan taksiran kecenderungan dari periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya,
persamaannya sebagai berikut :
1 2
− −
= N
S S
b
t t
t
b
t
= slopenilai trend dari data yang sesuai e.
Menentukan besarnya forecast, persamaan in menunjukkan bagaimana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t.Ramalan untuk m
periode ke muka adalah a
t
dimana merupakan nilai rata – rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecenderungan b
t
, persamaannya sebagai berikut :
m b
a F
t t
m t
+ =
+
F
t+m
= besarnya forecast m = jangka waktu foresact
Universitas Sumatera Utara
BAB 3
TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK
3.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik
Kategori